package T1_500;

import java.util.HashMap;
import java.util.Map;

/**
 * @author : Real
 * @date : 2021/12/3 14:56
 * @description : 208. 实现 Trie (前缀树)
 * Trie（发音类似 "try"）或者说 前缀树 是一种树形数据结构，
 * 用于高效地存储和检索字符串数据集中的键。这一数据结构有相当多的应用情景，
 * 例如自动补完和拼写检查。
 * 请你实现 Trie 类：
 * Trie() 初始化前缀树对象。
 * void insert(String word) 向前缀树中插入字符串 word 。
 * boolean search(String word) 如果字符串 word 在前缀树中，
 * 返回 true（即，在检索之前已经插入）；否则，返回 false 。
 * boolean startsWith(String prefix) 如果之前已经插入的
 * 字符串word 的前缀之一为 prefix ，返回 true ；否则，返回 false 。
 * <p>
 * 示例：
 * 输入
 * ["Trie", "insert", "search", "search", "startsWith", "insert", "search"]
 * [[], ["apple"], ["apple"], ["app"], ["app"], ["app"], ["app"]]
 * 输出
 * [null, null, true, false, true, null, true]
 * <p>
 * 解释
 * Trie trie = new Trie();
 * trie.insert("apple");
 * trie.search("apple");   // 返回 True
 * trie.search("app");     // 返回 False
 * trie.startsWith("app"); // 返回 True
 * trie.insert("app");
 * trie.search("app");     // 返回 True
 * <p>
 * 提示：
 * 1 <= word.length, prefix.length <= 2000
 * word 和 prefix 仅由小写英文字母组成
 * insert、search 和 startsWith 调用次数 总计 不超过 3 * 104 次
 * <p>
 * 来源：力扣（LeetCode）
 * 链接：https://leetcode-cn.com/problems/implement-trie-prefix-tree
 * 著作权归领扣网络所有。商业转载请联系官方授权，非商业转载请注明出处。
 */
public class ImplementTriePrefixTree_208 {
    /**
     * Your Trie object will be instantiated and called as such:
     * Trie obj = new Trie();
     * obj.insert(word);
     * boolean param_2 = obj.search(word);
     * boolean param_3 = obj.startsWith(prefix);
     */
    class Trie {
        /**
         * void insert(String word) 向前缀树中插入字符串 word 。
         * boolean search(String word) 如果字符串 word 在前缀树中，
         * 返回 true（即，在检索之前已经插入）；否则，返回 false 。
         * boolean startsWith(String prefix) 如果之前已经插入的
         * 字符串word 的前缀之一为 prefix ，返回 true ；否则，返回 false 。
         */
        // 是否为末尾节点
        private boolean isEnd;

        // 子节点
        private Trie[] children;

        public Trie() {
            children = new Trie[26];
            isEnd = false;
        }

        public void insert(String word) {
            Trie node = this;
            for (int i = 0; i < word.length(); i++) {
                char ch = word.charAt(i);
                int index = ch - 'a';
                if (node.children[index] == null) {
                    node.children[index] = new Trie();
                }
                node = node.children[index];
            }
            node.isEnd = true;
        }

        public boolean search(String word) {
            Trie node = searchPrefix(word);
            return node != null && node.isEnd;
        }

        public boolean startsWith(String prefix) {
            return searchPrefix(prefix) != null;
        }

        private Trie searchPrefix(String prefix) {
            Trie node = this;
            for (int i = 0; i < prefix.length(); i++) {
                char ch = prefix.charAt(i);
                int index = ch - 'a';
                if (node.children[index] == null) {
                    return null;
                }
                node = node.children[index];
            }
            return node;
        }
    }

}
